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Red Hat e Google Cloud ampliam aliança para impulsionar IA aberta e agentes de IA

Dois grandes jogadores da transformação aberta da inteligência artificial acabam de anunciar a extensão da colaboração para impulsionar a IA. O avanço da parceria entre Red Hat e Google Cloud têm como foco ampliar o rol de aplicações empresariais para IA, unindo as tecnologias de código aberto da líder de open source com a infraestrutura especializada do Google e sua família de modelos, o Gemma.

Juntas, as empresas vão avançar em casos de uso para escalonamento da IA por meio de:

  • Lançamento do projeto open source llm-d, com o Google como colaborador fundador;
  • Suporte ao vLLM em TPUs do Google Cloud e máquinas virtuais (VMs) com GPU para aprimorar a inferência de IA;
  • Suporte no dia zero ao vLLM com as distribuições do modelo Gemma 3;
  • Disponibilidade do Red Hat AI Inference Server no Google Cloud; 
  • Desenvolvimento de IA agentic com a Red Hat como colaboradora no protocolo Agent2Agent (A2A) do Google.

Reforçando a inferência de IA com o vLLM

Demonstrando seu compromisso com a prontidão desde o dia zero, a Red Hat agora é uma das primeiras testadoras da família de modelos abertos do Google, Gemma, começando pelo Gemma 3, com suporte imediato ao vLLM. vLLM é um servidor de inferência open source que acelera a execução de aplicações de IA generativa. Como principal colaboradora comercial do vLLM, a Red Hat está tornando essa plataforma mais eficiente e responsiva para aplicações de gen IA.

Além disso, os TPUs do Google Cloud, aceleradores de IA de alto desempenho que integram o portfólio de IA do Google, agora estão totalmente compatíveis com o vLLM. Essa integração permite que os desenvolvedores maximizem os recursos enquanto obtêm o desempenho e a eficiência essenciais para inferência rápida e precisa.

Reconhecendo a transição da pesquisa em IA para a implantação no mundo real, muitas organizações enfrentam as complexidades de um ecossistema de IA diversificado e a necessidade de adotar estratégias de computação mais distribuídas. Para atender a essa demanda, a Red Hat lançou o projeto open source llm-d, com o Google como colaborador fundador. Aproveitando o impulso da comunidade do vLLM, essa iniciativa visa inaugurar uma nova era para inferência de gen AI. O objetivo é permitir maior escalabilidade em recursos heterogêneos, otimizar os custos e aumentar a eficiência das cargas de trabalho — tudo isso enquanto se promove a inovação contínua.

Impulsionando a IA empresarial com inovação baseada na comunidade

Trazendo os avanços mais recentes da comunidade open source para o ambiente empresarial, o Red Hat AI Inference Server agora está disponível no Google Cloud. Tal qual a distribuição empresarial do vLLM pela Red Hat, o AI Inference Server ajuda as empresas a otimizar a inferência de modelos em todo o seu ambiente de nuvem híbrida. Utilizando a infraestrutura confiável do Google Cloud, as organizações podem implantar modelos de IA generativa prontos para produção, que são ao mesmo tempo altamente responsivos e econômicos em escala.

Destacando o compromisso conjunto com uma IA aberta, a Red Hat também passou a contribuir com o protocolo Agent2Agent (A2A) do Google — um protocolo em nível de aplicação que facilita a comunicação entre agentes e usuários finais em plataformas e nuvens diversas. Ao participar ativamente do A2A ecossistema, a Red Hat busca acelerar a inovação e garantir que os fluxos de trabalho de IA permaneçam dinâmicos e eficazes com o poder da Agentic AI.

Red Hat Summit

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  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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